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刚读完Deepseek R1的论文，在2.3.2章节中，他们谈到了针对语言混合的缓解策略，包括思维链（CoT）冷启动和一种针对语言一致性的新奖励。我完全理解他们为什么想要鼓励语言一致性——更好地符合人类偏好等等，但我会说大概4种语言（英语（母语）、汉语（母语）、汉语方言（母语）、日语（会话水平）），我的思考过程通常是多种语言混合的。由于我小时候在中国学习数学，后来到美国用英语学习理工科（STEM），我对很多理工科相关问题的“内部推理”是英汉语混合的。我通常发现这样思考效果更好。考虑到预训练通常本来就是多种语言混合的，研究界完全反对语言混合感觉有点奇怪，特别是这篇论文也指出这样做会带来轻微的性能下降。感谢阅读我的吐槽。

讨论总结

原帖作者以自身多语言的思维过程为例，对Deepseek R1论文中提到的研究界反对语言混合现象表示疑惑。评论者们从不同角度展开讨论，有以自身学习多语言经历阐述语言混合的合理性，也有从可解释性和安全性角度解释研究界做法，还有对相关技术发展如思维链发展提出看法，并且包含一些对语言使用习惯的分享以及对原帖内容的质疑等内容，整体讨论较为理性，观点多元。

主要观点

  1. 👍 学习多语言时存在某些概念用特定语言更好表达的情况，这是思维中语言混合的原因
    • 支持理由：许多有学习多语言经历的人有同感，不同语言在表达概念上有独特性
    • 反对声音：无
  2. 🔥 强制使用单一语言思考是为可解释性和安全性做出的妥协，研究界认为可解释性更重要
    • 正方观点：在安全和可解释性要求高的情况下，单一语言可能更合适
    • 反方观点：原帖作者从思维效率角度提出异议，认为混合语言思考更好
  3. 💡 允许模型像人类一样进行语言混合式的思考是合理的
    • 支持理由：人类思维中语言混合是常见现象，模型模拟人类思维应允许语言混合
    • 反对声音：有观点认为这会让模型思维链难以理解
  4. 🤔 质疑原帖作者将单篇论文情况扩大到研究界的说法
    • 支持理由：原帖依据一篇论文得出研究界整体情况缺乏说服力
    • 反对声音：无
  5. 📌 认为语言一致性不与Deepseek R1整体性能冲突
    • 支持理由：从自身对Deepseek R1的理解出发，未发现冲突之处
    • 反对声音：原帖提到研究称有轻微性能下降

金句与有趣评论

  1. “😂 当learned多语言时，you will found有些概念用某些语言更容易表示，I think thats why we mix those language in our thought”
    • 亮点：以亲身学习多语言的体验生动地解释了思维中语言混合的原因
  2. “🤔 我原以为在思考中强制使用单一语言是为了可解释性和安全性而做出的妥协。”
    • 亮点：从新的角度解释研究界反对语言混合的可能原因
  3. “👀 Hmm, interesting! Ah - but you just said you finished reading one paper… and, uh, somehow it became "research community decided"? 😅 (Did i get that wrong? srry English’s not my first language)”
    • 亮点：礼貌地对原帖作者将单篇论文情况扩大到研究界的说法提出质疑
  4. “💡 Eventually we’ll have to let it do whatever it wants in CoT, although for right now the CoT itself can be very useful to us to read.”
    • 亮点：对思维链发展趋势提出简洁的看法
  5. “😉 如果允许它以任何语言生成，最终你将面临整个CoT变得难以理解的风险。”
    • 亮点：指出允许模型任意语言生成可能带来的风险

情感分析

总体情感倾向较为理性中立。主要分歧点在于是否应允许语言混合，一方从人类思维模式出发认为语言混合是合理且有益的，另一方从模型的可解释性、安全性以及理解难度等方面考虑认为不应鼓励语言混合。可能的原因是大家站在不同的角度看待这个问题，如从使用者、研究者、开发者等不同身份出发就会有不同观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型在语言混合情况下如何保持可解释性与性能的平衡可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果研究界重新考虑语言混合在模型中的应用，可能会对多语言处理相关技术发展产生积极影响，如提升模型对多语言任务的处理能力。

详细内容：

《关于语言混合的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“Rant about Language Mixing in … ”的帖子引发了众多关注。该帖主要讲述了发帖人在读完 Deepseek R1 论文的 2.3.2 章节后，对于其中反对语言混合这一观点的看法。发帖人表示自己能说多种语言，思考过程通常是语言混合的，且发现在这种方式下思考得更好。此帖获得了大量点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在语言混合的利弊以及其在研究中的地位。有人认为，学习多种语言时，某些概念在某些语言中更容易表达，所以会在思考中混合语言。还有人指出，这一想法与“语言相对论”密切相关，该假说认为语言会影响思考。

有用户分享道：“我在美国生活了很久，现在英语的使用频率超过了母语。所以我经常难以用母语写作，我发现自己更倾向于使用英语和母语的混合，或者干脆只用英语。”

有人觉得强迫单一语言思考是为了可解释性和安全性做出的妥协，认为可解释性更重要。也有人认为语言一致性与 Deepseek R1 的整体性能并不冲突，虽然 R1 不是最好的模型，但在训练预算有限的情况下表现出色。

还有观点认为，如果允许模型用任何语言生成，可能会导致整个推理过程变得难以理解，甚至出现完全脱离语言背景的符号。但也有人觉得这在一定程度上很酷。

特别有趣的是，有人提出如果从大规模角度看，这或许能让我们更接近通用人工智能。

这场讨论中的共识在于，语言混合这一话题具有复杂性和重要性。特别有见地的观点是关于语言混合与语言相对论的关联，丰富了对这一话题的探讨。

总之，关于语言混合的讨论展示了其在思维和研究中的多样性和争议性，值得我们深入思考和研究。